要約
日本のメガバンク、三菱UFJフィナンシャル・グループが、Pythonを活用している良い例があります。
その中でも、貸借対照表の作成に必要な膨大なデータ処理を高速かつ正確に行うために、Pythonという汎用性の高い言語が使われています。
今回は、三菱UFJフィナンシャル・グループがPythonをどのように活用しているかを、コード付きで説明していきます。
詳細内容
三菱UFJフィナンシャル・グループは、Pythonを貸借対照表の作成に使っています。
貸借対照表は、企業の財務状況を示す重要な文書であり、膨大なデータを処理する必要があります。
Pythonは、高速で正確なデータ処理ができる汎用性の高い言語であるため、この作業に最適です。
以下は、三菱UFJフィナンシャル・グループで使用されているPythonのコードの一部です。
まず、必要なライブラリをインポートします。
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
“`次に、貸借対照表のデータを読み込みます。
ここでは、Excelファイルからデータを取り出すことができるpandasのread_excel関数を使用しています。
“`python
df = pd.read_excel(‘balance_sheet.xlsx’)
“`読み込んだデータは、pandasのデータフレームとして扱われます。
データの形式や内容を確認するために、データフレームの情報を表示することができます。
“`python
print(df.info())
“`次に、データの加工を行います。
貸借対照表では、負債・資本側と資産側の合計が等しくなければなりません。
そこで、それぞれの合計値を計算し、差異を求めます。
“`python
total_liabilities_equity = df[‘負債・純資産’].iloc[-1] # 負債・純資産の合計値
total_assets = df[‘資産’].iloc[-1] # 資産の合計値
difference = total_assets – total_liabilities_equity # 資産合計 – 負債・純資産合計の差異
“`最後に、差異を新しい行としてデータフレームに追加します。
“`python
new_row = pd.DataFrame([[‘差異’, ”, ”, ”, ”, ”, ”, ”, difference]],
columns=df.columns)
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
“`これらの処理を全て実行することで、貸借対照表のデータを読み込んで加工し、差異を計算した上で、差異を新しい行として追加しています。
このようにPythonを用いることで、大量のデータを簡単に処理することができ、財務状況を正確に把握することができます。
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